Netrin-1与动脉粥样硬化:人巨噬细胞内水平与在体斑块形态关系数据集

摘要:Netrin-1是一种层粘连蛋白样蛋白,在细胞迁移中发挥关键作用,并依据其释放部位发挥促动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化功能

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蛋白质分类动脉粥样硬化Netrin-1巨噬细胞冠心病光学相干断层成像UNC5b斑块形态
Dataset related to the article: "Netrin-1 in Atherosclerosis: Relationship between Human Macrophage Intracellular Levels and In Vivo Plaque Morphology"

基本信息

模态
蛋白质
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分类
许可
Restricted Access
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Netrin-1与动脉粥样硬化:人巨噬细胞内水平与在体斑块形态关系数据集

摘要:Netrin-1是一种层粘连蛋白样蛋白,在细胞迁移中发挥关键作用,并依据其释放部位发挥促动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化功能

Dataset related to the article: "Netrin-1 in Atherosclerosis: Relationship between Human Macrophage Intracellular Levels and In Vivo Plaque Morphology"

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Netrin-1 in Atherosclerosis: Relationship between Human Macrophage Intracellular Levels and In Vivo Plaque Morphology》相关的原始数据。摘要:Netrin-1是一种层粘连蛋白样蛋白,在细胞迁移中发挥关键作用,并依据其释放部位发挥促动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化功能。巨噬细胞是动脉粥样硬化中的关键细胞,在形态和功能上具有异质性,不同亚群可能支持斑块进展、稳定和/或消退。研究评估了血浆中的Netrin-1,并连同其受体UNC5b一起,在冠心病(CAD)患者和对照受试者的梭形与圆形单核细胞来源巨噬细胞(MDM)形态型中进行了评估。在CAD患者中,通过光学相干断层成像在体内检测斑块特征。CAD患者血浆Netrin-1水平较低,且具有较高的

【主题与分类】

主题标签:动脉粥样硬化、Netrin-1、巨噬细胞、冠心病、光学相干断层成像、UNC5b、斑块形态。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/record/5849104

使用许可:Restricted Access。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本记录包含与文章“Netrin-1在动脉粥样硬化中的作用:人巨噬细胞内水平与体内斑块形态的关系”相关的原始数据。摘要:Netrin-1是一种层粘连蛋白样蛋白,在细胞迁移中发挥关键作用,根据其释放部位的不同,发挥促动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化的双重功能。巨噬细胞是动脉粥样硬化中的关键细胞,其形态和功能具有异质性,不同的亚群可能支持斑块的进展、稳定和/或消退。研究评估了血浆中的Netrin-1,以及其受体UNC5b,在冠状动脉疾病(CAD)患者和对照受试者的纺锤形和圆形单核细胞衍生巨噬细胞(MDMs)形态型中的表达。在CAD患者中,通过光学相干断层扫描在体内检测斑块特征。与对照组相比,CAD患者的血浆Netrin-1水平较低,而MDMs中Netrin-1蛋白及其受体的表达较高。具体而言,从对照组到稳定型心绞痛(SA)和急性心肌梗死(AMI)患者,Netrin-1和UNC5b的表达逐渐增加。

值得注意的是,与对照组纺锤形巨噬细胞衍生微粒(MDMs)相比,急性心肌梗死(AMI)患者的纺锤形MDMs中Netrin-1及其受体的表达显著增加。无论亚组如何,纺锤形MDMs中UNC5b的表达总是高于圆形MDMs。最后,细胞内Netrin-1水平较高的冠状动脉疾病(CAD)患者在体内显示出更明显的斑块内巨噬细胞积聚。我们的发现支持Netrin-1和UNC5b在动脉粥样硬化过程中的作用。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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